相信大家都有过这样的经历：在真正面对 亚马逊 的面试轮次之前，我们往往很难确信，人们通常对技术学习网站表达的那些感激之情是否真的名副其实。
但事后诸葛亮总是好当的。回过头看，我们现在可以很有把握地说，这个网站确实值得所有的掌声。最近，我们参加了亚马逊实习岗位的面试，总共经历了 3 轮，即一轮在线笔试，随后是两轮电话面试。
作为在 2026 年深耕技术一线的工程师，当我们回看这些经典的面试题时，不仅是在回顾过去的经历，更是在思考：在 AI 编程和云原生架构高度成熟的今天，这些基础算法如何与现代开发范式相结合？在这篇文章中，我们将深入探讨这些面试题的 2026 版本解法，并分享我们在生产环境中处理复杂系统的实战经验。
在线笔试：不仅仅是刷题
像往常一样，在线笔试包含两道编程题和 20 道选择题。这是一轮相当简单的测试，时长为 90 分钟。题目涵盖了算法、数据结构、操作系统和逻辑推理等各个领域。在参加这轮笔试的几天后，我们收到了通知，顺利进入了下一轮。
在 2026 年，这种在线测试环境往往已经集成了防作弊的浏览器监控，甚至允许我们使用 AI 辅助工具（如 Copilot）来处理标准库的查询，但核心逻辑依然必须由我们亲自构建。这意味着，死记硬背 API 的时代已经过去，真正考验的是我们解决问题和编排代码的能力。
第一轮电话面试：算法深度的考验
我们只有三天的时间来准备这轮面试，说实话，这是我们第一次参加这类面试。这轮面试持续了大约 60 分钟。面试从我们的自我介绍开始，接着简要讨论了我们的项目经历。在此之后，面试官向我们提出了四个问题。
- 问题 1: 找出满足 i < j < k 且 a[i] < a[j] < a[k] 的三元组。
起初我们觉得这问题很简单，但慢慢地迷雾散去，我们意识到它有多难。面试官要求我们在线性时间内解决它，即 O(N) 的时间复杂度。
2026 视角下的深度解析与代码实现
这道题本质上是在寻找数组中的递增子序列。在现代的高频交易系统或日志分析中，这种模式识别非常常见。我们要做的不仅仅是找到任意一个解，而是要高效地遍历所有可能性。我们不能使用暴力破解的三层循环，那将是 O(N^3) 的灾难。
核心思路：
我们可以维护两个数组：
– INLINECODEf4b0ea88：记录 INLINECODE23c9ac30 中的最小值。
– INLINECODEf76db552：记录 INLINECODEc90c25f9 中的最大值。
这样，对于每一个中间元素 INLINECODE35610488，我们只需要检查是否存在 INLINECODE33b3a96e。这将空间复杂度优化到了 O(N)，时间复杂度也优化到了 O(N)。
让我们来看一个完整的、生产级的代码示例，你会注意到我们加入了一些防御性编程的实践：
#include
#include
#include
using namespace std;
// 寻找递增三元组的 2026 现代化实现
// 重点：时间复杂度 O(N)，空间复杂度 O(N)
vector findIncreasingTriplet(vector& nums) {
int n = nums.size();
if (n < 3) return {}; // 边界检查：如果数组过小直接返回
// 预处理左边最小值
// left_min[i] 存储了 nums[i] 左侧（包括自身）的最小值
vector left_min(n);
left_min[0] = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
left_min[i] = min(left_min[i-1], nums[i]);
}
// 预处理右边最大值
// right_max[i] 存储了 nums[i] 右侧（包括自身）的最大值
vector right_max(n);
right_max[n-1] = nums[n-1];
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
right_max[i] = max(right_max[i+1], nums[i]);
}
// 遍历中间节点，寻找满足条件的三元组中心
for (int j = 1; j < n - 1; j++) {
// 我们检查是否有更小的元素在左边，且更大的元素在右边
if (left_min[j] < nums[j] && nums[j] < right_max[j]) {
return {left_min[j], nums[j], right_max[j]};
}
}
return {}; // 未找到
}
你可能会遇到这样的情况：面试官会追问，“如果数据量超过内存限制怎么办？” 这时候，我们就可以引入流式处理的概念，或者讨论分片算法，这正是 2026 年大数据处理的核心思维。
- 问题 2: 检查两棵树是否互为镜像。
这是一个很直接的问题，我们花了不到 10 分钟就写出了代码。
现代视角的扩展：虽然这是递归的经典应用，但在 2026 年，我们更关注函数式编程的不可变性和并发安全性。如果我们在微服务架构中验证树形结构的配置是否镜像，我们会倾向于使用迭代而非递归，以防止栈溢出。
from collections import deque
def are_trees_mirror_iterative(root1, root2):
"""
使用迭代（非递归）方式检查两棵树是否为镜像。
优势：不会导致栈溢出，更适合处理深度极大的树结构。
"""
if not root1 and not root2:
return True
if not root1 or not root2:
return False
queue = deque([(root1, root2)])
while queue:
node1, node2 = queue.popleft()
if node1.val != node2.val:
return False
# 镜像检查：左对右，右对左
left1, right1 = node1.left, node1.right
left2, right2 = node2.left, node2.right
if (left1 and not right2) or (not left1 and right2):
return False
if (right1 and not left2) or (not right1 and left2):
return False
if left1 and right2:
queue.append((left1, right2))
if right1 and left2:
queue.append((right1, left2))
return True
- 接着，面试官想考察我们对操作系统的理解，问了两个相当直接的问题。我们根据自己的理解（而不是书本定义，因为我们当时没记住那些）回答了这些问题。
- 问题 3 & 4: 什么是信号量以及你所说的死锁是什么意思。
从 OS 到云原生的演进：在 2026 年，当我们谈论死锁时，不仅仅是在谈论进程间的资源竞争，我们更是在谈论分布式系统中的死锁。比如在微服务架构中，服务 A 等待服务 B，服务 B 等待服务 C，而服务 C 又在回调服务 A。
技术深挖：传统的信号量在多核 CPU 和 NUMA 架构下会有性能瓶颈。在现代高性能编程中，我们更倾向于使用无锁编程或 std::atomic 操作。让我们思考一下这个场景：当你在处理每秒百万级请求的网关时，传统的互斥锁会成为瓶颈。这时，我们可能会采用乐观锁机制或环形缓冲区来替代。
两天后，我们接到了 HR 的电话，通知我们进入了下一轮。现在，是时候面对最后一轮决定性的面试了。
第二轮电话面试：设计模式与业务逻辑的结合
对于这轮面试，由于中间隔着一个周末，我们的准备时间比上一轮稍充裕一些。这次面试官非常非常酷，也很乐于助人，这在我们面试可能发生的情况清单中是排在最后一位的。这轮面试的时长大约为 90 分钟。这次我们需要面对三个技术问题和一个关于亚马逊的常规问题。
- 问题 1: 将 BST 节点值替换为所有大于它的节点值之和。
唯一的约束是，我们不允许使用任何全局变量或静态变量。虽然我们有点慌张并犯了一些小错误，但我们最终还是解决了。
2026 工程化实践：这道题考察的是反序中序遍历。但在现代 C++ 开发中，我们极力避免全局变量，因为它会破坏线程安全并导致单元测试困难。我们提倡使用 Lambda 表达式捕获状态，或者将累积值作为引用参数传递。
让我们看一个更优雅的解法，利用闭包来封装状态，这非常符合现代函数式编程的风格：
#include
#include
struct TreeNode {
int val;
TreeNode *left;
TreeNode *right;
TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
// 使用 Lambda 表达式进行反序中序遍历
// 累加和作为闭包捕获的状态，避免了全局变量污染
void convertBST(TreeNode* root) {
int sum = 0; // 局部变量，栈上分配，线程安全（仅限当前线程栈）
// 定义遍历逻辑
std::function reverseInOrder = [&](TreeNode* node) {
if (!node) return;
// 先遍历右子树（较大的值）
reverseInOrder(node->right);
// 处理当前节点
sum += node->val;
node->val = sum;
// 再遍历左子树（较小的值）
reverseInOrder(node->left);
};
reverseInOrder(root);
}
- 问题 2: 找出使得和为 3 的倍数的最大“二元组”和“三元组”数量。
只出现一次的数字不能包含在其他任何地方。我们利用模运算的性质解决了这个问题。
生产环境优化：这是一个典型的贪心算法问题。但在实际的大规模数据集上（比如处理数百万用户 ID），我们需要考虑 INLINECODE866e2cd3 的预分配和内存局部性。如果数组过大，我们可能会使用并行归约来加速模运算的统计过程。在 2026 年，我们甚至可以使用 C++20 的 INLINECODE68910d89 库来实现更简洁的并行计算逻辑。
- 问题 3: 股票买卖最佳时机。
给定 10 天的股票价格，找出最佳的一对“买入-卖出”组合。对于这个问题，我们从一个 O(N^2) 的解法开始，但最终设法将其简化为具有常数空间复杂度的 O(N) 解法。
边界情况与容灾：在编写金融类代码时，最可怕的不是性能慢，而是逻辑漏洞。比如，如果价格一直下跌怎么办？如果不处理，我们的算法可能会返回负利润或者错误索引。
在我们的最近的一个量化交易模块中，我们引入了 std::optional 来显式处理“无利润可图”的情况，这在现代 C++ 中是非常推荐的做法，它能避免很多空指针相关的崩溃。
#include
#include
#include
using namespace std;
// 返回类型：optional 包含一个 tuple (买入索引, 卖出索引, 利润)
// 如果没有获利机会，返回 nullopt
optional<tuple> maxProfitOptimized(const vector& prices) {
if (prices.size() < 2) return nullopt;
int min_price = prices[0];
int max_profit = 0;
int buy_index = 0;
int sell_index = 0;
int current_min_index = 0;
for (int i = 1; i < prices.size(); ++i) {
if (prices[i] max_profit) {
max_profit = current_profit;
buy_index = current_min_index;
sell_index = i;
}
}
if (max_profit <= 0) return nullopt; // 严格检查：不亏损
return make_tuple(buy_index, sell_index, max_profit);
}
- 我们还被问到了几个关于亚马逊的问题，比如亚马逊涉及哪些业务领域。
前沿技术整合：现在的亚马逊不再仅仅是电商，它是 AWS 云计算的巨头，是 AI 模型的托管方。如果你在 2026 年回答这个问题，必须提到他们的 AI 基础设施，比如 Amazon Bedrock 和他们的 Graviton 自研芯片。这表明你不仅关注代码，还关注行业趋势。
2026 年的面试新常态：AI 辅助与深度工程化
在 2026 年，技术面试的侧重点正在发生微妙的偏移。虽然上述算法题依然是考察基础能力的试金石，但作为一名面试官，我们现在更看重以下能力：
- AI 辅助编程能力：当我们提到 Cursor 或 GitHub Copilot 时，我们不是在说你必须依赖它。相反，我们希望看到你懂得如何利用 AI 快速生成单元测试框架，或者如何通过 AI 辅助理解一段遗留代码，然后再进行优化。例如，你能不能利用 LLM 快速解析复杂的日志文件来定位性能瓶颈？
- 可观测性思维：在回答“如何优化代码”时，不要只说“减少循环”。我们更希望听到：“我会使用 OpenTelemetry 追踪链路，定位慢查询，然后通过分析火焰图来决定是否需要重构。”
- 安全左移：在设计上述股票交易系统时，如果你能主动提到防止整数溢出或者对输入数据进行清洗，防止注入攻击，这在 2026 年是极大的加分项。
在文章的最后，我们想说：无论技术如何变迁，对底层原理的深刻理解永远是我们的护城河。希望这篇扩展后的面试经验能帮助你在未来的职业道路上走得更远。记住，算法只是入场券，构建稳健、可扩展且安全的系统才是我们的终极目标。
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